Un AI assistant risponde alla tua richiesta e aspetta l’istruzione successiva. Un AI agent può scegliere ed eseguire diversi passaggi per raggiungere un obiettivo, spesso usando strumenti e verificando i risultati intermedi. Entrambi possono utilizzare lo stesso modello linguistico; la vera differenza sta in quanta parte del workflow deleghi e in quali momenti effettui le verifiche.
Per esempio, un assistant può suggerirti come pulire una colonna CSV. Un agent potrebbe cercare sui siti aziendali i dati mancanti, registrare le fonti e inserirli in un output verificabile. In entrambi i casi, non dovresti considerare i dati attendibili senza averli controllati.
| Decisione | AI assistant | AI agent |
|---|---|---|
| Chi sceglie il passaggio successivo? | Sei tu a indicare ogni passaggio tramite prompt | Il workflow può selezionare lo strumento o l’azione successiva entro i limiti definiti |
| Ideale per | Scrittura, spiegazioni o trasformazioni che vuoi verificare subito | Ricerche o elaborazioni in più passaggi su molti record |
| Momento della verifica | Controlla ogni risposta o anteprima prima di procedere | Controlla fonti, campi di output, errori e costi al termine dell’esecuzione |
In questo articolo parlerò di:
- AI agent:
- AI assistant:
- Quando usare un AI agent e quando un AI assistant
Cosa sono gli AI agent
A differenza di AGI e SSI, il termine AI agent ha una definizione precisa. Un AI agent è un sistema capace di scegliere autonomamente il percorso e i passaggi necessari per completare un’attività o raggiungere un determinato obiettivo.
L’aspetto migliore degli AI agent è che possono modificare il proprio approccio quando non funziona. Puoi quindi progettare workflow e automazioni articolati in più passaggi, ottenendo più risultati in meno tempo.
📘 Definizione breve di AI agent
Sistemi autonomi e orientati a un obiettivo, capaci di pianificare, ragionare, agire in modo proattivo e migliorare il proprio approccio fino a raggiungere il risultato.
Come funzionano gli AI agent
In genere, un AI agent funziona così:
- Riceve dall’utente un’attività o un obiettivo
- Elabora e analizza i requisiti
- Sviluppa un approccio iniziale per affrontare l’attività
- Prova strategie diverse se il primo approccio non funziona
- Continua ad adattarsi finché:
- Raggiunge l’obiettivo
- Arriva al numero massimo di iterazioni
- Stabilisce che l’attività non può essere completata
Questo processo iterativo distingue gli AI agent dagli AI assistant più semplici, perché possono modificare autonomamente il proprio approccio in base ai risultati e al feedback.
Esempi di AI agent e cosa possono fare
Gli AI agent possono fare ricerca
Lo scraping tradizionale richiede spesso selettori o regole di estrazione. Un AI research agent può invece cercare informazioni tra più pagine partendo da un prompt, ma è comunque necessario verificare la fonte e il valore estratto.
Possono:
- Cercare qualsiasi informazione ti serva
- Monitorare i competitor su larga scala
- Estrarre e analizzare recensioni
- Creare report completi
Queste attività possono essere automatizzate, lasciandoti la possibilità di verificare i risultati prima di utilizzarli.
In questo modo puoi trasformare lunghe attività di ricerca in processi automatizzati.
Esempio di AI research agent: AI Research Agent di Datablist
AI Researcher di Datablist ti permette di automatizzare ricerche Google ripetitive senza competenze tecniche né configurazioni API complesse.
Ecco alcuni modi per utilizzarlo:
- Cercare informazioni sugli elementi di un CSV, per esempio
carica un elenco di persone e chiedi,Dimmi se questa persona è stata citata in un articolo di stampa nel 2025 - Analizzare un elenco di prodotti e confrontare i prezzi trovati nelle pagine di origine, ripetendo la ricerca quando serve un controllo aggiornato
- Partire da un URL e creare un elenco, per esempio fornendo una pagina di categoria da cui estrarre tutti i prodotti
- Creare ricerche automatizzate senza dati di riferimento: è perfetto se devi semplicemente automatizzare ricerche Google ripetitive, per esempio per trovare le ultime notizie sui robot umanoidi
L’agent dispone di un limite di passaggi configurabile e può restituire risultati parziali quando non riesce a completare il lavoro. Indica una fonte precisa o una regola di accettazione e controlla i valori mancanti e gli URL delle fonti prima di affidarti all’elenco.
Gli AI agent possono programmare
Gli AI coding agent hanno rivoluzionato lo sviluppo, rendendolo accessibile a tutti e non più soltanto ai developer professionisti. Questi agent trasformano semplici descrizioni testuali in applicazioni funzionanti, permettendo di creare software anche a chi ha poca o nessuna esperienza di programmazione.
Cosa possono fare gli AI coding agent:
- Generare applicazioni complete a partire da descrizioni in linguaggio naturale
- Gestire automaticamente i dettagli tecnici
- Creare interfacce utente e funzionalità di base
- Prevedere alcune righe di codice in base alla codebase e alle modifiche recenti
Soprattutto, questi agent permettono anche alle persone senza competenze tecniche di trasformare le proprie idee in realtà più velocemente che mai.
Esempio di AI coding agent: AI Coding Agent di Cursor
L’AI Agent di Cursor dà il meglio di sé nella creazione di nuovi progetti da zero.
Ecco alcuni modi per utilizzarlo:
- Convertire il linguaggio naturale in codice: descrivi ciò che vuoi, per esempio “crea un form di login con validazione dell’email”, e l’agent genera il codice
- Ottenere spiegazioni su codice complesso: se incontri codice che non capisci, te lo spiega in termini semplici, ideale per imparare
- Creare applicazioni senza saper programmare: gestisce i dettagli tecnici affinché chiunque possa realizzare software funzionante
Esempi concreti di ciò che può creare:
- Un’estensione Chrome che blocca i pop-up dei cookie, generando tutti i file necessari e gestendo le interazioni con il browser
- Un bot Slack che ricorda di fare una pausa, configurando automaticamente impostazioni, pianificazione e sistema di messaggistica
Ho sentito dire che siano meno utili per le applicazioni con una codebase già esistente.
Gli AI agent possono gestire il customer service
Gli agent dedicati al customer service sono probabilmente quelli che hanno avuto l’impatto maggiore sul nostro modo di lavorare fino a oggi. Ecco perché:
Possono gestire le prime richieste dei clienti, inoltrare i problemi più complessi agli operatori umani e persino individuare e risolvere in anticipo potenziali criticità prima che peggiorino. Questo significa che:
- I clienti possono ricevere assistenza 24/7 da un’AI che:
- Non è stressata né sommersa dai ticket da risolvere
- Segue un approccio sistematico ed efficiente alla risoluzione dei problemi
- Nel frattempo, gli operatori umani possono:
- Dedicare più tempo a capire i clienti
- Evitare di correre per passare subito alla conversazione successiva
Il risultato è una risoluzione più rapida e un minor numero di errori.
Esempio di AI agent per il customer service: Decagon
Il mio preferito in assoluto è Decagon.ai
Non sono loro cliente, perché si rivolgono soprattutto al mercato enterprise. Uso però Notion e, quando ho una domanda, a volte l’AI customer service agent di Decagon mi risponde immediatamente.
Le risposte sono sempre di ottima qualità. Certo, ogni tanto ho ancora bisogno dell’assistenza umana, ma nella maggior parte dei casi funziona abbastanza bene da non renderla necessaria.
Vantaggi degli AI agent
Pianificazione e decisioni autonome
Gli AI agent possono pianificare ed eseguire in autonomia processi in più passaggi, individuando il percorso più efficiente per raggiungere gli obiettivi.
Qualità e validazione
- Possono validare le informazioni per verificarne l’accuratezza
- Sanno gestire attività complesse e multilivello che richiedono analisi approfondite
Problem solving iterativo
Ciò che apprezzo davvero degli AI agent è la capacità di adattarsi in base ai risultati e al feedback. Questo li rende perfetti per le attività complesse, ma può anche trasformarsi in un errore costoso se non imposti un limite alle iterazioni.
Efficienza e automazione
- Trasformano attività lunghe in processi efficienti e automatizzati
- Affrontano i problemi in modo sistematico ed efficace
Best practice per gli AI agent
Quando parliamo di best practice per gli AI agent, in realtà parliamo soprattutto di best practice per scrivere prompt.
Con gli AI agent, tuttavia, alcune regole richiedono ancora più attenzione: restano sistemi AI che hanno bisogno di limiti e istruzioni chiari per offrire i risultati migliori.
Definisci parametri e criteri di validazione chiari
- Imposta vincoli precisi, come
mostrami solo recensioni con almeno 4 stelle. - Chiedi sempre all’agent di validare gli output e le fonti, per esempio
includi sempre nell’output la citazione e il link che hai utilizzato - Definisci obiettivi specifici e il formato desiderato per ottenere risultati accurati, per esempio
Crea una barra di navigazione con un logo e una barra di ricerca usando Tailwind CSS
Adotta un approccio strutturato alle attività
- Dividi i workflow complessi in richieste più piccole e gestibili, senza sovraccaricare l’agent con processi troppo lunghi (massimo 3–4 passaggi)
- Quando conosci bene un processo, fornisci indicazioni chiare sull’approccio che preferisci: ti aiuterà a creare un’estensione affidabile del tuo workflow. È quello che faccio io quando so che la soluzione migliore è semplicemente “moltiplicarmi”
Controlla qualità e iterazioni
Come ho già detto, il problem solving iterativo è una vera svolta, ma può anche diventare costoso. Per questo dovresti:
- Impostare un limite alle iterazioni, per esempio “fai al massimo 3 tentativi per trovare i prezzi”
- Monitorare gli output chiedendo un punteggio di confidenza, per esempio “valuta da 1 a 100 il tuo livello di certezza per ogni informazione raccolta”
📘 In breve
AI Research Agent di Datablist consente di impostare un numero massimo di passaggi. In questo modo puoi controllare l’esecuzione e i costi, ma dovrai comunque verificare le fonti e i valori restituiti.
Questo è tutto sugli AI agent. Ora parliamo degli AI assistant e del perché siano così sottovalutati
Cosa sono gli AI assistant
Un AI assistant interagisce tramite un dialogo diretto con gli utenti per offrire soluzioni rapide e pertinenti, basandosi sul proprio training e sulle conoscenze aggiuntive disponibili.
Il suo punto di forza è la capacità di elaborare e lavorare in base al feedback immediato dell’utente, migliorando le decisioni e la creatività umane invece di sostituirle.
📘 Definizione breve di AI assistant
Sistemi guidati dall’utente e incentrati sull’interazione, che rispondono alle domande ed eseguono attività sulla base di istruzioni dirette e delle conoscenze disponibili.
Perché gli AI assistant sono sottovalutati
Secondo me, gli AI assistant sono decisamente sottovalutati perché richiedono un maggiore coinvolgimento dell’utente e sono più difficili da promuovere rispetto agli AI agent.
Per vendere un prodotto basato su un AI agent basta poco, perché in sostanza il messaggio è “tu rilassati, fa tutto lui”. Con un AI assistant, invece, puoi soltanto dire “tu lavori, lui ti aiuta”.
So che può sembrare un po’ estremo, ma riducendo tutto al messaggio essenziale, è proprio questo che comunichiamo quando scriviamo il copy per prodotti simili.
Ecco perché molte aziende di AI SDR fanno un ottimo marketing, ma hanno un prodotto scadente. #sorrynotsorry
Come funzionano gli AI assistant
Ecco come funziona generalmente un AI assistant:
- Riceve istruzioni dirette o domande dall’utente
- Segue le istruzioni specifiche dell’utente
- Fornisce risposte basate sul proprio training e sulle conoscenze disponibili
- Attende un nuovo input dell’utente per procedere o modificare l’approccio
- Continua l’interazione finché:
- La richiesta dell’utente viene soddisfatta
- L’utente termina la conversazione
- L’assistant ha bisogno di un chiarimento
A differenza degli AI agent, che possono iterare e adattare autonomamente il proprio approccio, gli AI assistant dipendono maggiormente dalle indicazioni e dall’interazione diretta dell’utente per completare le attività.
Esempi di AI assistant e cosa possono fare
Gli AI assistant aiutano con la pulizia dei dati
In passato, la pulizia dei dati era un’attività noiosa e lunga, che richiedeva formule complesse e competenze tecniche. Oggi gli AI assistant la rendono semplice, permettendo a chiunque di pulire e trasformare i dati tramite semplici istruzioni testuali.
Possono:
- Rimuovere simboli e spazi superflui
- Uniformare i dati nel formato desiderato
- Estrarre e modificare informazioni
- Trasformare, convertire o elaborare dati
Per dirla ancora più semplicemente: possono fare qualsiasi cosa, purché l’attività possa essere eseguita all’interno del tuo foglio.
Esempio di AI data cleaning assistant: AI Data Cleaning Assistant di Datablist
È uno strumento integrato nell’AI spreadsheet di Datablist che permette di fare quasi tutto ciò che faresti con Excel o Google Sheets, senza formule o script complessi ma usando semplici prompt.
La differenza tra l’AI assistant di Datablist per la modifica dei dati e un AI agent è il sistema di anteprima e conferma: assegni un’attività, l’AI assistant genera il risultato e ti mostra un’anteprima delle modifiche prima di applicarle.
A quel punto puoi fornire altre istruzioni oppure applicare le modifiche. Guarda l’esempio qui sotto.
Ecco cos’altro può fare per te l’AI data cleaning assistant di Datablist:
- Generare ID univoci per ogni riga
- Creare sistemi di scoring per dare priorità a lead o account
- Convertire le unità nelle specifiche di prodotto
- Modificare dati su larga scala
Questo AI assistant può fare praticamente tutto ciò che vuoi, purché l’attività si basi sui dati presenti nei tuoi fogli. Puoi così esprimere le tue esigenze a parole, invece di cercare ogni volta la formula giusta.
Gli AI assistant aiutano a scrivere
Gli AI writing assistant sono una delle cose migliori mai create dall’umanità. Non si limitano ad aiutare nella scrittura: accelerano anche l’apprendimento.
Un anno fa parlavo a malapena inglese e non riuscivo neppure a scrivere un’email. Oggi scrivo interi articoli per il blog. È stato possibile perché, grazie agli AI writing assistant, ho potuto imparare molto più velocemente rispetto ad altre persone.
Possono correggere errori grammaticali e ortografici, sostituire parole per aiutarti a esprimerti meglio e svolgere qualsiasi altra attività tu chieda loro, per esempio:
- Creare un elenco puntato a partire da un’idea
- Modificare il tono
- Scrivere descrizioni più approfondite
- Formattare e suddividere un testo
Questo ti aiuta a scrivere più velocemente e con meno errori, mantenendo il tuo stile e l’idea originale.
Esempio di AI writing assistant: Notion AI Assistant
L’AI assistant di Notion è il migliore in questo campo. Non ho nemmeno provato altri prodotti, perché funziona davvero bene.
Come ho già detto, con l’AI assistant di Notion posso scrivere velocemente, correggere gli errori ortografici e fare molte altre cose interessanti. Ecco alcuni prompt rapidi che uso in Notion:
- Sostituisci questa frase con uno slug .png usando gli underscore (_)
- Questa frase è grammaticalmente corretta? Se sì, rispondi soltanto “sì”. Se non lo è, spiegami esattamente cosa c’è di sbagliato, come migliorarla e proponimi due versioni corrette senza modificare le parole che ho usato. (Solo in presenza di errori grammaticali)
- Sostituisci questa parola con un termine che esprima meglio X
Il vero vantaggio non è scrivere più velocemente, ma trovare subito nuovi spunti ed essere più creativi.
Gli AI assistant aiutano a programmare
Gli AI coding assistant si sono evoluti fino a diventare partner di programmazione intelligenti per i developer.
Le loro funzionalità principali sono:
- Generazione e completamento automatico del codice in tempo reale
- Suggerimenti intelligenti per il debugging e consigli per l’ottimizzazione
- Spiegazioni del codice e documentazione basate sul contesto
Permettono ai developer di programmare più velocemente e con meno errori, comportandosi come collaboratori competenti che comprendono il contesto, spiegano le parti di codice più complesse e aiutano a mantenere standard coerenti in tutti i progetti.
Esempio di AI coding assistant: Amazon Q
Amazon Q
Amazon Q è un AI coding assistant che può essere integrato in qualsiasi ambiente di sviluppo.
A differenza degli AI agent, Amazon Q Developer utilizza un meccanismo di revisione e applicazione. Tu specifichi un’attività, l’assistant genera una risposta con il codice o le azioni proposte e mostra un’anteprima da approvare prima di implementare le modifiche.
Amazon Q può:
- Generare snippet di codice o funzioni complete in qualsiasi linguaggio di programmazione
- Effettuare il debug e suggerire correzioni per gli errori nel codice
- Ottimizzare il codice esistente in termini di performance e sicurezza
La cosa interessante di questo AI assistant è che non serve nemmeno un account AWS. Basta un AWS Builder ID.
Vantaggi degli AI assistant
Ognuno usa l’AI in modo diverso. Alcuni vantaggi sono già passati in secondo piano, perché gli AI assistant sono ormai profondamente integrati nella nostra vita. Per me, però, questi sono i 3 vantaggi più importanti degli AI assistant.
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Fare le cose più velocemente e delegare le attività
Non voglio convertire strutture dati né controllare ogni virgola che potrei aver dimenticato. Voglio procedere velocemente: per questo mi concentro sulle cose davvero importanti e uso i miei AI assistant in Datablist e Notion per occuparmi delle attività secondarie.
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Imparare a un ritmo inarrestabile
L’AI è incredibilmente competente sulle conoscenze di base. Per questo la uso sempre quando inizio ad acquisire una nuova competenza. Quando divento più esperto in ciò che sto studiando, passo ad altri metodi di apprendimento.
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Ottenere un secondo parere
Uso l’AI per analizzare le mie idee da prospettive diverse e valutarle. Il feedback non è sempre valido, e va bene così: non cerco nuove idee, ma uno stimolo che mi spinga a riflettere più a fondo.
Best practice per gli AI assistant
Per lavorare con gli AI assistant valgono best practice simili a quelle degli AI agent. Il punto fondamentale è scrivere prompt chiari e dettagliati che aiutino l’AI a lavorare in modo efficace. Per esempio:
- Definire limiti chiari
- L’AI ha bisogno di limiti specifici per evitare di spingersi troppo oltre
- Confini ben definiti riducono anche le allucinazioni e le risposte irrilevanti
- Fornire un contesto dettagliato
- Spiega con precisione ciò che desideri
- Includi esempi ogni volta che è possibile
- Descrivi l’attività, l’obiettivo e l’approccio che preferisci
Pensa all’AI assistant come allo stagista perfetto: lavora benissimo quando riceve istruzioni chiare, ma senza indicazioni precise commetterà degli errori. Specifica sempre sia cosa deve fare sia cosa non deve fare.
Puoi anche consultare questa guida per scoprire come scrivere un prompt per un’AI che interagisce con i dati.
💡 In breve
Gli AI Copilot sono simili agli AI assistant, ma sono integrati in un’applicazione o in una piattaforma e ne usano le conoscenze per estenderne le funzionalità esistenti.
Quando usare un AI agent o un AI assistant
Dipende dall’attività e dall’obiettivo che vuoi raggiungere.
Se vuoi creare un’automazione che ti faccia risparmiare tempo su un’attività ripetitiva da svolgere ogni giorno, per esempio automatizzare ricerche Google ricorrenti, un AI agent è la scelta migliore.
Se invece vuoi soltanto lavorare più velocemente, verificando e confermando ogni risposta dell’AI a ciascun passaggio, scegli un AI assistant.
ChatGPT è un AI agent?
No, ChatGPT è un chatbot AI. Gli AI agent lavorano in autonomia per raggiungere un obiettivo, mentre ChatGPT fornisce una risposta. Per esempio, quando chiedi a un AI research agent di cercare e raccogliere informazioni sul web, può:
- Cercare autonomamente tra diversi siti e fonti
- Adattare continuamente la strategia di ricerca in base ai risultati
- Eseguire attività di ricerca complesse senza richiedere un input costante da parte dell’utente
Quali sono alcuni esempi di AI agent?
AI Research Agent: questi agent possono esplorare autonomamente database e fonti web per raccogliere informazioni complete su un determinato argomento. Il loro vantaggio principale è la capacità di lavorare in autonomia e verificare le informazioni.
AI Customer Service Agent: il loro vantaggio principale è la scalabilità: possono gestire interazioni continue con i clienti 24/7, mantenendo log dettagliati delle conversazioni e adattando le risposte in base al sentiment del cliente.
Cosa posso fare con un AI assistant?
Gli AI assistant possono aiutarti in diverse attività, tra cui:
- Pulizia dei dati, come rimozione di simboli, formattazione e trasformazione delle informazioni
- Supporto alla scrittura, incluse correzioni grammaticali, modifiche del tono e generazione di contenuti
- Supporto alla programmazione tramite generazione del codice, debugging e ottimizzazione
Ho bisogno di un AI agent?
La scelta dipende dalle tue esigenze:
- Scegli un AI agent se devi automatizzare attività ripetitive quotidiane, come le ricerche Google automatiche
- Scegli un AI assistant se vuoi lavorare più velocemente, mantenendo il controllo e verificando ogni passaggio
Qual è la differenza tra agent e assistant di AI generativa?
La differenza principale è che gli AI agent possono lavorare con maggiore autonomia e modificare il proprio approccio da soli, mentre gli AI assistant richiedono indicazioni e interazioni più dirette da parte dell’utente per completare le attività.